Pelitutkimuksen vuosikirja 2013. Tampereen yliopisto. http://www.pelitutkimus.fi/ Artikkeli Pelit, systeemidynamiikka ja oppiminen J. TUOMAS HARVIAINEN jiituomas@gmail.com Tampereen yliopisto Tiivistelmä Artikkelissa tarkastellaan systeemidynamiikkaa ja pelien pelaajien mentaalimalleihin vaikuttamista. Simulaatioita, pelejä ja simulaatio/pelejä on käytetty esimerkiksi kauppatieteissä jo pitkään opettamaan ratkaisujen laajempia seurauksia ja systeemistä ajattelutapaa lineaarisen reagoimisen sijaan. Tässä artikkelissa laajennamme näkemystä kattamaan systeemidynaamista ajattelua myös muun tyyppisissä peleissä. Avainsanat: järjestelmäajattelu, mentaalimallit, oppivat organisaatiot, pelillinen oppiminen, systeemidynamiikka Johdanto P TIMO LAINEMA timo.lainema@utu. Turun yliopiston kauppakorkeakoulu Abstract Changes and real consequences: games as teachers of systems dynamics This article examines system dynamics, the changing of mental models, and the ability of games to teach them. Simulations, games and simulation/games have, in for example business sciences, been for a long time used to teach the wider consequences of executive decisions and a systems-oriented viewpoint instead of linear reactions. In this article, we expand the viewpoint to encompass systemic thinking in also other kinds of games. Keywords: game-based learning, learning organizations, mental models, system dynamics, systemic thinking ja sen vahvaa yhteyttä peleihin, jotka poikkeuksellisen hyvin soveltuvat systeemidynaamisten ilmiöiden havainnollistamiseen. Käsittelyn kautta haluamme elitutkimuksessa – jopa pelillistämistä opettavassa tai oppimispelejä tutki- erityisesti kiinnittää pelitutkijoiden ja -suunnittelijoiden huomiota siihen, miten vassa – on helppoa unohtaa mitä kaikkea pelit tutkitusti opettavat. Provo- järjestelmien mallintuminen peleissä auttaa niiden pelaajia hahmottamaan mui- katiivinen väitteemme on, että harva viihdepelitutkija on törmännyt systeemidy- takin kuin välittömiä syy-seuraussuhteita ja siten edesauttaa systeemidynaa- namiikan (SD) käsitteeseen. Katsomme, että pelit kyllä mielletään järjestelmiksi, misten vaikutussuhteiden oppimista sekä yksilö- että yhteisötasolla. mutta niiden dynamiikkaa ei analysoida tai opita niin hyvin kuin olisi mahdollista. Artikkelin aluksi käymme läpi, mitä systeemidynamiikalla tarkoitetaan Tässä artikkelissa esittelemme systeemidynamiikan taustaa, keskeisiä käsitteitä ja mitkä ovat siihen liittyvät peruskäsitteet ja ajattelumallit. Tämän jälkeen esittelemme pelien ja systeemidynamiikan opetuksen suhdetta käyttämällä Yaman Barlas (1996) toteaa, mallien dynaamisten riippuvuussuhteiden havait- esimerkkeinä lähinnä suosittuja, mutta jo hieman vanhempia pelisarjoja, jotka seminen on pikemminkin keskustelun ja pohdinnan kuin objektiivisen analyysin lukija todennäköisemmin tuntee. Lopuksi palaamme uudelleen järjestelmära- asia. 1 kenteeseen ja siihen, miten pelaajat sen hahmottavat. Uskomme, että tämän Pelit ovat aina järjestelmiä (Klabbers 2009; Sicart 2009). Tutkittaessa pelien prosessin kautta voimme osoittaa, miten systeemidynamiikan taju on hyödyksi – myös viihdepelien, joista useimpia ei ole ainakaan tietoisesti suunniteltu SD- peleillä tapahtuvassa opetuksessa ja samalla usein oleellinen osa myös nau- lähtöisesti – systeemidynaamista opetuskykyä, huomio kääntyy niiden mahdol- tinnollista pelikokemusta: kun pelaaja oppii lukemaan pelin järjestelmää, hän lisuuksiin osoittaa järjestelmien rakenteita. Ian Bogost (2007) kutsuu tätä pro- hahmottaa uusia toimintamahdollisuuksia sen sisällä ja löytää siten aivan uusia seduraalisen lukutaidon kehittymiseksi: pelaajalle kasvaa kyky analysoida pelat- tapoja viihtyä pelin äärellä (Bogost 2007; Myers 2010). tavaa järjestelmää ja pohtia sen yhtäläisyyksiä ja eroja reaalimaailmaan. Kukin Keskeisimpänä tutkimuskysymyksenämme tässä artikkelissa on, mikä on pelien systeemidynamiikan hahmottamisen merkitys niistä oppimiselle. peli heijastaa reaalimaailmaa tai sen ilmiöitä (Klabbers 2009), mutta niiden logiikka on aina omansa. Peli ei ole koskaan täysin identtinen todellisuuden (tai toisten pelien) kanssa, vaan ne ovat omia erilaisia kokonaisuuksiaan (Gee 2004). Peleissä on tyypillistä, että pelaaja aloittaa pelaamisen olettaen todenmukaisia Systeemidynaaminen ajattelu S vastaavuuksia pelin ja todellisuuden välillä, mutta peliin enemmän uppoutues- ysteemidynamiikka (System Dynamics, SD) on mallintamis loso a, jonka saan alkaa ymmärtää pelisysteemiä omana maailmanaan, jolla on oma logiik- avulla pyritään erilaisten dynaamisten järjestelmien ymmärtämiseen ja kansa ja lainalaisuutensa (ns. ”SimCity effect”; Wardrip-Fruin 2009). Proseduraa- tehostamiseen. SD:n taustalla on ajatus sosiaalisten järjestelmien suunnitte- lisella (eli riippuvuussuhteiden) lukutaidollaan pelaaja tutkii käyttämäänsä jär- lusta ja mallintamisesta ei-lineaarisina ja kokonaisvaltaisina (Klabbers 2009). jestelmää ja parhaimmillaan siirtää siitä oppimaansa ainesta reaalimaailmaan. Se on lähtöisin Jay W. Forresterin (1961) yritysten toimialojen käyttäytymistä Opittu aines ei siis jää riippuvaiseksi kontekstista, jossa se on hankittu (Bogost kuvaavasta ”teollisuusdynamiikasta” (industrial dynamics), jossa toimintaympä- 2007; ks. myös Kim 1993). Käytettäessä oppimiseen tarkoitettuja simulaatio/ ristön riippuvuussuhteita mallinnetaan SD-mallilla. Mallin toimintaa analysoi- pelejä siirtyminen varmistetaan vastuullisesti toimittaessa aina huolellisella malla päätöksentekijät näkevät eri päätösten vaikutukset ja sitä kautta pystyvät re ektiivisellä debrie ngillä eli oppimista luotaavalla jälkikeskustelulla, joka valitsemaan parhaimman toimintatavan. SD-malli ei kuitenkaan ole matematiik- nostaa esiin pelaajien proseduraalisella lukutaidollaan tuottamat havainnot (ks. kaan pohjautuva simulaatiomalli, jolla haetaan ongelman optimiratkaisua, vaan Henriksen 2008). Viihdepeleissä tämä on harvinaisempaa. Viihdepeleissä pelin oppimisen väline, jolla päätöksentekijä kykenee havaitsemaan tiettyjen pää- dynamiikan hahmottaminen jää siis pelaajan oman omaksumiskyvyn varaan. tösten mahdolliset seuraukset. Ollakseen vakaa ja luotettava, SD-mallin tulee SimCity ja Civilization ohjaavat pelaajansa näkemään toimiensa vaikutukset sel- ottaa huomioon kuvatun järjestelmän sekä rakenne ja käytännöt että kasvu- ja keästi ja systeeminlaajuisesti, mutta monet muut viihdepelit eivät. 2 vakaustekijät (Klabbers 2009, luku 8). SD on suunnittelutiedettä, mutta kuten Peter M. Sengelle (1990, 2006) systeeminen ajattelu edustaa organisatorisen oppimisen perustaa, kokonaisuuksien näkemistä ja ymmärtämistä, 1 2 Luettavuuden vuoksi viittaamme esimerkkisarjoihin niiden ensimmäisten osien nimillä. Kirjan ilmestyessä markkinoilla oli ollut tietokoneella ajettuja yrityspelejä jo noin viitisen vuotta (ks. Andlinger 1958). Forrester kuitenkin sivuaa niitä teoksessaan vain marginaalisesti. PELITUTKIMUK SEN VUOSIKIR JA 2013 HARVIAINEN & L AINEMA johon liittyy erillisten tekijöiden tunnistamisen sijasta vuorovaikutussuhteiden ymmärtäminen. Tärkeitä eivät ole hetkelliset tilannekuvat, vaan muutosten kaavan taju. Erityisen tärkeää on ymmärtää dynaamista kompleksisuutta (versus PELIT, SYSTEEMIDYNAMIIKKA JA OPPIMINEN 2 Kuva 2. Esimerkki yrityspelien sisältämästä systeemidynaamisista riippuvuussuhteista (Lainema 2004). Kuva 1. Civilization V – systeemidynaaminen valintatilanne. yksityiskohtien runsaudesta seuraava monimutkaisuus), jossa syiden ja seurausten suhde on hienovarainen eikä välttämättä ajan kuluessa kovin ilmeinen. Dynaamista kompleksisuutta edustavat tilanteet, joissa tietyllä päätöksellä voi olla lyhyellä ja pitkällä aikavälillä dramaattisen erilainen vaikutus. Senge luettelee dynaamista kompleksisuutta sisältävinä esimerkkeinä yrityksen toiminnan Mentaalimalli S ysteemidynamiikan sanastossa keskeinen käsite on mentaalimalli. Oppimispelin rakentaja rakentaa pelinsä oman mentaalimallinsa perusteella – sen mallin perusteella, jonka mukaisesti hän uskoo pelillä kuvattavan reaalimaa- tasapainottamisen markkinakysynnän kasvun mukaiseksi; tuotantokapasiteetin ilman ilmiön toimivan. Toisaalta pelaaja pelissä kokemansa kautta, tiedostaen laajentamisen; kannattavan hinnan, laadun ja saatavuuden kombinaation löytä- tai tiedostamattaan, muokkaa omaa käsitystään – mentaalimalliaan – pelin misen; sekä laadun parantamisen yhdessä kustannustehokkuuden ja asiakkaan kuvaamasta todellisuudesta: pelaaja siis oppii. tarpeiden tyydyttämisen kanssa. Ne kaikki ovat ilmiöitä, joita yleisesti havainnollistetaan yrityspeleillä. Kuten W. B. Rouse ja N. M. Morris (1985) toteavat, mentaalimallin käsitteelle löytyy hämmästyttävän harvoja määritelmiä. He väittävät, että monesti ”mental model” edustaa tietämyksen (knowledge) yksinkertaistusta. Heidän oma määritelmänsä mentaalimalleille on (s. 49): ”mental models are the mechanisms PELITUTKIMUK SEN VUOSIKIR JA 2013 HARVIAINEN & L AINEMA PELIT, SYSTEEMIDYNAMIIKKA JA OPPIMINEN 3 whereby humans generate descriptions of system purpose and form, expla- päätöksentekijöiden ajattelutapaa on mahdollista saada aikaiseksi todellista nations of system functioning and observed system states, and predictions muutosta syville juurtuneissa toimintatavoissa ja käytännöissä. of future system states”. Mentaalimallien tarkoitus on siis kuvata, selittää ja Sengen pyrkimys on luoda yhdessä luotua ja jaettua ymmärrystä, joka on ennustaa. Ne ovat dynaamisia kokonaisuuksia, joilla voi olla monia muotoja, radikaalimpaa organisatorista muutosta kuin esimerkiksi suuret organisaati- yksilöstä riippuen. Mentaalimalli on kuitenkin rajallinen, yksilön sisäinen kon- oiden toimintatapaa ja prosesseja muokkaavat muutosohjelmat. Sengelle men- septuaalinen käsitys ulkoisesta rakenteesta ja siksi ihmisillä voi olla keskenään taalimalli tarkoittaa yksilön ymmärrystä kompleksin kokonaisuuden – kuten yri- hyvinkin erilaisia mentaalimalleja (Morecroft 1992). Mentaalimallin rakenne on tyksen – toiminnasta. Sengen systeemidynamiikassa pyritään mentaalimallien analoginen eli yhtenevä havaitun systeemin rakenteen kanssa (Doyle & Ford uudelleenorganisointiin (redesigning mental models), joka on äärimmäisen haas- 1998). Mentaalimallin sisältämä tietämys on mielekkäiden selitysten lähde tavaa ja tarvitsee toteutuakseen oppijoiden yhteisön, jossa havaintoja jaetaan. (Kieras & Polson 1985). Lisäksi mentaalimallit vaikuttavat – tuottamansa ymmärryksen lisäksi – siihen, miten me toimimme (Senge 1990). Sengen systeemiajattelun perusta on ihmisten toimintatapoja muokkaavien, organisatoristen ongelmien systeemisten rakenteiden ymmärtäminen. Jos Mentaalimallit voidaan konkreettisesti kuvata faktojen ja käsitteiden ver- näiden rakenteiden toiminta aikaan sidottuna on ymmärretty väärin, todennä- kostoina. Yksilö voi muuttaa mentaalimalliaan vastauksena uuteen informaa- köisenä tuloksena on huonoja päätöksiä. Systeemiset rakenteet eivät tarkoita tioon ja niitä voidaan ”suorittaa” simuloinninomaisesti. Näin tuotetaan kuvit- ihmisten välistä vuorovaikutusta, vaan esimerkiksi kysynnän muutoksia, viiveitä teellisia lopputuloksia tietyille toimenpiteille tai suunnitelmille (Bowlby 1982). toimitusprosessin eri vaiheissa, rajallista informaation määrää ja päätöksiin vai- Ne tarjoavat mekanismin huomion ohjaamiseen käsillä olevan tilanteen oleelli- kuttavia tavoitteita, kustannuksia, käsityksiä ja pelkoja. Yksittäiset ihmiset ovat siin tekijöihin, systeemin tulevaisuuden tilojen projisoimiseen nykytilan perus- näiden rakenteiden osia ja heillä on valta muuttaa rakenteita. teella sekä systeemin dynamiikan ymmärtämiseen (Endsley 2000, 2006). Men- P. Panagiotidis ja J. S. Edwards (2001) toteavat, että tässä viitekehyksessä taalimalleja voidaan käyttää myös uusissa tilanteissa vertaamalla käsillä olevan sosiaalinen maailma ei koostu ’kovista’, objektiivisesti tunnistettavista systeemin uuden tilanteen ominaispiirteitä olemassa olevaan prototyyppimentaalimal- osista, vaan osista ja ongelmista, jotka löytyvät systeemiä havainnoivan yksilön liin. Jos yksilön mentaalimalli vastaa reaalimaailmaa, tämä tutkitusti ennustaa mielestä. Näihin mielen rakenteisiin on päästävä käsiksi, mikäli organisaatioissa yksilön suoriutumista erilaisissa päätöstilanteissa (Kraiger ym. 1995; Rowe & halutaan saada aikaan todellista muutosta. Cooke 1995; Mathieu ym. 2005). Kuten yritysten päätöksentekijät (ks. Capelo Senge (1990) uskoo, että ihmiset eivät yleensä näe rakenteiden toimintaa, & Dias 2009), optimaalisessa oppimistilanteessa myös pelaajat rakentavat vuo- vaan ennemmin tuntevat olevansa pakotettuja toimimaan tietyllä tavalla. Tässä rovaikutuksessa pelimaailmassa kokemansa, tekemänsä ja ohjaamansa kautta lienee pelillisten oppimisvälineiden väkevin argumentti: peleissä pelaajat ovat uusia mentaalimalleja. osa laajempaa dynaamista kokonaisuutta, jossa on otettava huomioon koko systeemin toimintamalli, jotta voidaan toimia menestyksellisesti. Kuten Daniel Miten systeemidynamiikka ja pelit liittyvät toisiinsa? S H. Kim (1993) toteaa, mentaalimallien näkyväksi tekeminen vaatii kielen tai työkalun, jolla se voidaan näyttää. Kimin mukaan monet tähän pyrkivistä mene- engen keskeinen viesti The Fifth Discipline -teoksessaan (1990, 2006) telmistä epäonnistuvat, koska ne tuottavat staattisia malleja. Pelit, jos mitkä, on, että organisaatiot toimivat niin kuin ne toimivat viime kädessä siksi, ovat dynaamisia malleja. Jotkut yritysjohtajat ovat pelien potentiaalia kehues- että päätöksentekijät ajattelevat ja toimivat tietyllä tavalla. Vain muuttamalla saan menneet niin pitkälle, että ovat provokatiivisesti väittäneet oppineensa PELITUTKIMUK SEN VUOSIKIR JA 2013 HARVIAINEN & L AINEMA PELIT, SYSTEEMIDYNAMIIKKA JA OPPIMINEN 4 peleistä kaiken tarpeellisen yritystoiminnan toimintalogiikasta (esim. Orbanes liiallinen monimutkaistuminen tuottaa uutta systeemisokeutta, kun ei enää 2002). Kuten Senge lukuisin erilaisin esimerkein (1990, 2006) toteaa, peleissä voida nähdä riittävän selkeästi muiden omassa joukkueessa/organisaatiossa suhteet avautuvat helpompaan havainnointiin, ja niitä on mahdollista käsitellä toimivien yksilöiden ratkaisuja seurauksineen (Lainema & Saarinen 2009; Lisk ilman liiallista kriittisyyttä. ym. 2012). Tämä on realistinen tilanne monissa reaalimaailman isoissa työyh- SD-järjestelmät voidaan jakaa kahteen päätyyppiin: 1) suljettuihin simulaa- teisöissä ja yritysverkostoissa, ja yrityspeleillä nimenomaan pyritään rajaamaan tioihin, joissa kaikki tarvittava tieto on syötettynä järjestelmään, ja 2) avoimiin, monimutkaisuutta, jotta taustalla olevat systeemiset rakenteet tulisivat ymmär- joissa tarkoituksellisesti otetaan mukaan epävarmuustekijöitä (inhimillinen rettäviksi. Niin kuin edellä kirjoitetusta voi tulkita, monimutkaisuuden tarkoi- elementti simulaation käyttäjien tai pelin pelaajien muodossa) ja jotka ovat tuksenmukaisen kuvaustarkkuuden päättäminen on vaikea tehtävä; pelimallin riippuvaisia ulkopuolelta tulevista käytännöistä. Pelit edustavat jälkimmäistä on oltava tarpeeksi haastava, jotta se opettaa jotain mielekästä systeemin toi- päätyyppiä. (Klabbers 2009, 241–243.) Päätyypit eroavat myös käyttömahdolli- mintatavasta, mutta samalla peli ei saa olla kognitiivisesti liian kuormittava tai suuksiensa osalta: suljettu järjestelmä on suunnittelijansa säätämä ja hänen hal- ahdistusta tuottava (Kiili ym. 2013). linnassaan ( ja raportoitavissaan), kun taas avoimissa järjestelmissä pelaajilla voi olla omassa hallinnassaan oleva pääsy järjestelmään (vaikkakaan ei sen luonnonlakeihin, kooditasolla). Tällaisia järjestelmiä ovat monet pelit, massiivisista monen pelaajan verkkoroolipeleistä RealGameen (esim. systeemidynaamisen ajattelun erilaisista esiintymismuodoista World of Warcraftissa, ks. Rodríguez Pelit, simulaatiot ja systeemidynamiikka P elit voivat opettaa lyhyessäkin käytössä systeemidynamiikkaa asioissa, joihin edes pidempi työelämässä toimiminen ei riitä. Syynä tähän ovat pelien järjestelmärakenteen tuottamat muutokset siihen, mitä osallistuja pitää 2012). Peleissä välitön järjestelmän sisäinen palaute yhdistyneenä pelimaailman tilanteen normaalina logiikkana ja moraalina. Kukin peli on oma sosiaalinen jär- rajalliseen elementtien määrään tuottaa pelaajille systeemidynaamisia havain- jestelmänsä, joka noudattaa omia sääntöjään (Klabbers 2009). Tästä johtuen toja. Näin siksi, että peleissä kohdattavat haasteet vaativat uuden logiikan pelin suunnittelija voi säätää kyseisen logiikan vastaamaan opetettavaa asiaa, omaksumista. Parhaimmillaan pelit estävät systeemisokeutta, koska ”hyvässä” asettaa siihen halutun määrän sääntöjen ja järjestelmäpiirteiden läpinäkyvyyttä pelissä mielenkiinto pysyy yllä, kun pelisysteemi uusii tai ainakin organisoi (Lainema 2003, 2009) ja räätälöidä haluttuja syy-seuraussuhteita osoittamaan itseään jatkuvasti uudelleen. Tästä johtuen pelaaja, varsinkin monimutkaisissa prosessissa tapahtuvien muutosten vaikutusta muihin järjestelmän osa-alueisiin peleissä, arkea herkemmin turvautuu niin sanottuun kaksoisluuppiajatteluun (Tsuchiya & Tsuchiya 1999). Pelit ovat myös nopeutettuja ympäristöjä: niillä voi- (double-loop learning; Argyris & Schön 1996; Argyris 1991, 1995). Lineaarisen daan tuoda näkyviksi syy-seuraussuhteita, joiden havaitseminen tosielämässä reaktion (single-loop learning) sijaan hän pohtii kunkin tilanteen ratkaisuja vaatii viikkojen tai kuukausienkin ajan. Proseduraalisen lukutaitonsa avulla kyseenalaistamalla senhetkiset oletuksensa systeemin toimintalogiikasta. Fal- pelaaja ikään kuin suunnittelee peliä käänteisesti: hän mielessään purkaen tutkii lout-sarja on tästä erinomainen esimerkki: pelaaja joutuu jatkuvasti miettimään sen systeemistä toimintalogiikkaa voidakseen optimoida suoritustaan (SimCityn tarjolla olevien liittoutumisten, tehtävävalintojen ja väkivallantekojensa kauas- suunnittelija Will Wright, ks. Pearce 2002). kantoisia seurauksia, koska jokainen ratkaisu saattaa avata uusia sisältövaihto- Pelit eivät kykene toimimaan kunnolla ilman, että niiden osallistujat tuovat ehtoja, mutta samalla sulkea toisia kokonaan. Monen pelaajan peleissä peliase- pelin telman kasvaessa ja hajaantuessa on toisaalta myös vaarana, että pelitilanteen 1987; Sicart 2009). Joskus tämä voi olla suuri haaste pelin suunnittelijalle, mutta PELITUTKIMUK SEN VUOSIKIR JA 2013 HARVIAINEN & L AINEMA ktioon mukanaan informaatiota, käytäntöjä ja logiikkaa (Crookall ym. PELIT, SYSTEEMIDYNAMIIKKA JA OPPIMINEN 5 systeemidynamiikan opetuksen kohdalla kyseinen riippuvuus on selkeä etu. Pelit oppimisvälineinä toteuttavat myös monia (sosiaalisen) konstrukti- Juuri siksi, että pelaajat tuovat mentaalimallinsa mukanaan, niitä on mahdollista vismin oppimissuunnan periaatteita. Konstruktivismin ajatusten mukaan (Duffy näyttää ja muuttaa! Simulaatioiden ja pelien keskeisiin etuihin kuuluu mahdol- & Cunningham 1996) yksilön tietämys (knowledge) on syntynyt konstruointi- lisuus epäonnistua turvallisesti (Tsuchiya & Tsuchiya 1999), mikä on yksi niiden prosessissa. Oppiminen tapahtuu tietyssä kulttuurisessa ympäristössä (peleissä tärkeimmistä funktioista opetusvälineinä. Lentosimulaattorissa voi kokeilla pelaajien muodostama yhteisössä), jonka jäsen oppija on. Jokaisella oppijalla rauhassa, toistuvastikin, miten ja milloin moottori sakkaa, ja mitä siitä seuraa on oma perspektiivinsä todellisuuteen ja kanssakäyminen toisten oppijoiden (Senge ym. 1994). SimCityssä voi kokeilla millä kaikilla tavoilla kaupunkisuun- kanssa luo tietoisuutta muiden perspektiivien olemassaolosta. Oppimisympä- nittelu voi epäonnistua, ja samalla tutkia sitä, minkälaisten sosioekonomisten ristön on oltava relevantti oppimisteemojen ajattelun ja taitojen hankkimisen oletusten varaan peli on rakennettu – se nimittäin pohjautuu monelta osin For- kannalta. Kaikki inhimillisen oppimisen muodot ovat konstruktioita, jotka resterin systeemidynaamisiin ajatuksiin (Wardrip-Fruin 2009). tapahtuvat oppimista välittäviä keinoja, työkaluja ja/tai viittauksia sisältävässä Samalla tavoin muissa peleissä – myös puhtaan kaupallisissa viihdepeleissä kontekstissa. Oppiminen on luontaisesti sosiaalis-vuorovaikutteista toimintaa. – yksi oleellinen osa rikasta pelikokemusta ( ja niiden kautta uuden piilo-oppi- Se ei ole yksilön yksinäistä toimintaa, vaan siirtymistä sosiaalisessa ympäris- mista; Whitton 2009) on mahdollisuus pelata suunnittelijan olettaman logiikan tössä tarkkailijasta keskeiseksi toimijaksi. vastaisesti ja katsoa mitä siitä seuraa (Myers 2010). Tämä pätee erityisesti Edellä mainitut perusajatukset sopivat erityisen hyvin peliympäristöissä niin sanottuihin sandbox-peleihin, joissa pelaajalle annetaan mahdollisimman tapahtuvaan oppimiseen. Thomas M. Duffy ja Donald J. Cunningham (1996) paljon vapautta luoda omat toimintamallinsa. Pyrittäessä opettamaan asiasi- ehdottavat, että oppimisteknologia tulisi nähdä elimellisenä osana kognitiivista sältöä sandbox-pelaaminen on usein haitallista (Henriksen 2008), mutta systee- aktiviteettia. Toiminnan fokuksen tulisi olla oppimisympäristössä tapahtuvassa midynamiikan kohdalla on hyvä, jos pelaaja tekee vapaita ratkaisuja ja joutuu aktiviteetissa, ei niinkään yksilössä itsessään: ”Success [of learning] will increas- kohtaaman niiden seuraukset mahdollisimman dynaamisesti. Juuri pelien kyky ingly depend on exploring interrelationships in an information-rich environment tuottaa sekä välitöntä että viiveellistä palautetta antaa niille kyvyn opettaa rather than on accepting the point of view of one author who pursued one set tehokkaasti lineaaristen ja systeemisten seurausten välisiä eroja. of relationships and presents conclusions re ecting his or her implicit biases” (Duffy & Cunningham 1996: 188; kursivointi tämän artikkelin kirjoittajien) Tätä Mentaalimallien muokkaaminen pelaamalla E periaatetta voi pitää pelioppimisen perusajatuksena: oppijat ottavat itse vastuun oppimisestaan ja rakentavat oppimisen peliympäristön tuottaman run- dellä kerrotun perusteella voidaan todeta, että pelien tehokkuus järjestel- saan ja rikkaan materiaalin varaan. Kuten mentaalimallien käsittelyn yhteydessä mäajattelun oppimisvälineinä perustuu niiden kykyyn tuoda esiin systee- kuvattiin, oppiminen pohjautuu syy-seuraussuhteiden havaitsemiseen ja tästä midynaamisia riippuvuussuhteita. Pelit ovat kokemuspohjaisia, rajallisia jär- seuraavaan mentaalimallin muovaamiseen. jestelmiä ja parhaimmillaan kuvaavat kohdettaan autenttisesti, mahdollistavat Jotta malleja voidaan muokata tehokkaasti ja hyödyllisesti, on pelissä yhdis- oppimisen ryhmissä ja ovat turvallinen tapa kokeilla eri päätösvaihtoehtoja. tettävä riittävä määrä tuttuja elementtejä uuteen, muokkaavaan ainekseen (Van Myös opettajan rooli on peliympäristössä perinteisestä poikkeava; opettaja ei der Heijden 2005). Ilman riittävää tuttuutta kokemus jää etäiseksi ja riippuvai- ole tiedon välittäjä, vaan fasilitoija (mahdollistaja), joka tukee oppijoiden oma- seksi pelin kehyksestä (ks. Kim 1993) eikä uutta muutosta synny. On tietenkin ehtoista oppimisprosessia (Lainema 2009). itsestään selvää, että oppimisen yhtenä keskeisenä vaatimuksena on, että pelin PELITUTKIMUK SEN VUOSIKIR JA 2013 HARVIAINEN & L AINEMA PELIT, SYSTEEMIDYNAMIIKKA JA OPPIMINEN 6 ohjelmoitu logiikka vastaa tosielämää – että peliohjelma tuottaa tosielämää validiointiin (kuinka hyvin peli vastaa kuvaamaansa todellisuutta).3 Systeemidy- vastaavia seurauksia pelaajan tekemille päätöksille. namiikkaa opettavan pelin toteutusprosessi edellyttää koko kuvatun prosessin Edelliseen pohjautuen voimme rakentaa alla olevassa kuvassa esitetyn oppimispelin rakentamis- ja soveltamisprosessin. onnistunutta toteutusta ja tämä prosessi vaatii useamman tyyppistä osaamista: asiantuntemusta (systeemidynaamista mallia) kuvatusta reaalimaailman ilmi- Kuvatun prosessin onnistuminen ei ole itsestään selvää. Pelin rakentaja ei östä, kykyä toteuttaa reaalimaailman ilmiö peliohjelman muotoon sekä käsi- ehkä ole tulkinnut todellisuuden toimintaa oikealla tavalla (rakentajan mentaa- tystä siitä, miten pelit kokemuksellisuuteen pohjautuvina oppimisympäristöinä limalli on virheellinen); mentaalimallin ohjelmointiin liittyy virheiden ja väärien voivat tukea oppimisprosessia. Huolimatta lähes puolivuosisataisesta yrityspe- valintojen mahdollisuus; pelaajan kokemus saattaa poiketa rakentajan odot- lien oppimistutkimuksesta prosessin viimeinen vaihe – kuinka oppija toteuttaa tamasta tai rakentajan toivoma systeemidynaaminen vuorovaikutus ei käy peleissä oppimaansa tosielämässä – on yhä edelleen enimmäkseen tutkima- pelistä ilmi. Nämä ongelmat liittyvät opetuspelien, erityisesti systeemidynaa- tonta maastoa. Tämä ongelma on laajalti tiedostettu, emmekä tässä yritä kuvata misten yrityspelien, evaluointiin/veri ontiin (pelin opetuskyvyn arviointiin) ja kyseistä haastetta muutoin kuin mainitsemalla, että yrityspeleillä opitun tutkiminen vaatisi tutkijoiden jalkautumista seuraamaan pelaajien käyttäytymistä oikeassa työympäristössään. Järjestelmärakenne, säännöt ja seuraukset P elejä voidaan tarkastella sekä järjestelminä että prosesseina. Formalistisesti ajatellen ne ovat systeemejä, jotka ovat pelaajistaan riippumattomia, ja pelaaja on vain käyttäjän asemassa (Sicart 2009; Myers 2010). Toisaalta ne ovat prosesseja, joissa järjestelmä tarjoaa toimintakehyksen ja rajoitteet, mutta merkitys syntyy pelaamalla (ks. Montola 2012). Systeemidynamiikan hahmottaminen pelin kautta syntyy kuitenkin juuri näiden kahden näkemyksen leikkauspisteessä. Pelatessaan osallistujat hahmottavat, miten alla oleva systeemi (pelin rakenne) toimii, miten he voivat sen puitteissa muokata toimintamallejaan, ja mitä kyseisistä muokkauksista seuraa (Bogost 2007). Systeemidynaamisesti ajatellen pelissä on siis kaksi järjestelmää: 1) pelin rakenteellinen järjestelmä ja 2) pelaamisen tuottama, muuttuva järjestelmä. Jos pelaajat keskittyvät analysoimaan ainoastaan ensimmäistä, he eivät todennäköisesti opi kaivattua sisältöä – oli kyseessä sitten käytännön oppisisältö tai pelin systeemidynamiikka – koska heidän huomionsa keskittyy pelin ”voittamiseen” Kuva 3. Systeemidynamiikkaa kuvaavan oppimispelin rakentamis- ja soveltamisprosessi. PELITUTKIMUK SEN VUOSIKIR JA 2013 HARVIAINEN & L AINEMA 3 Lainema (2003) keskustelee näiden termien sisällöstä ja esittää erään yrityssimulaatiopelin veri ointi- ja validointiprossessin. PELIT, SYSTEEMIDYNAMIIKKA JA OPPIMINEN 7 hyödyntämällä sen rakenteellisia ominaisuuksia, silloinkin kun se ei olisi tarpeen pelaajat havaitsevat toimiensa seuraukset sekä lineaarisella että systeemisellä (Harviainen ym. 2012). Tällöin kokemus järjestelmästä jää lineaariseksi pyrittä- tasolla, he kykenevät muodostamaan laajempia johtopäätöksiä toiminnallisten essä vain välittömään tuloksellisuuteen erilaisten vaihtoehtojen kokeilun sijasta. valintojensa seurauksista, ja oppivat soveltamaan samaa myös pelitilanteen Jos taas pelaajat saadaan huomaamaan muuttuvan systeemin ominaisuudet, ulkopuolella. Tästä syystä erityisesti pelin sisäisen kellonajan mukaan ( joko voidaan varmistaa, että pelaajat paitsi oppivat toimiensa potentiaalisia, systee- täysin realistisesti tai muokatulla ajanmallinnuksella, ks. Lainema 2003 ja 2010) mitasoisia seurauksiamyös oppiminen siirtyy pelitilanteen ulkopuolelle (Bogost etenevät oppimispelit ovat erityisen hyviä systeemidynamiikan opetuksen väli- 2007; Senge 2006). neitä – vuoropohjaisissa peleissä syy-seuraussuhteet jäävät helposti siirtojen Avain systeemidynaamisen tietoisuuden tuottamiseen peleissä on niiden välisen prosessoinnin (black box -vaiheen) takia näkymättömiin. sääntörakenteessa. Katie Salen ja Eric Zimmerman (2004, 129–137) jakavat säännöt kolmeen tasoon: 1) operatiivisiin, 2) rakenteellisiin ja 3) implisiittisiin. Operatiiviset säännöt ovat niitä, jotka herkimmin miellämme pelien ”säännöiksi” ja jotka on kirjoitettu auki; miten nappula tai pelihahmo liikkuu, mitkä siirrot ovat sallittuja ja niin edelleen. Kahta muuta sääntötyyppiä ei yleensä vaivauduta selittämään ohjeissa. Rakenteellisiin sääntöihin kuuluvat esimerkiksi Monopolin Sosiaalinen dynamiikkataso S icartin (2009) mukaan ei-abstraktit pelit ovat epäeettisiä, jos niiden kerronnallinen rakenne ei salli eettisten valintojen tekemistä ja valintojen seurausten havaitsemista. Sama pätee myös pelien ja systeemidynamiikan taustalla olevat taloustieteelliset perusteet, mukaan lukien rahan käsite, tai suhteeseen. Jos pelissä ei teoilla ole kuin lineaarisia seurauksia tai jos toimin- painovoima. Implisiittiset säännöt ovat sosiaalisia konventioita, jotka tuodaan tavaihtoehtoja ei ole kunnolla tarjolla, dynamiikan havaitseminen ei ole mah- mukaan peliin, esimerkiksi ”älä katso toisen pelaajan näyttöä”. dollista. Pelin rakenne voi puolestaan painottaa tietyntyyppistä perspektiiviä: Systeemidynamiikan kannalta tämä perspektiivi on kuitenkin liian kapea. Beer Gamen siirtopohjaisen reaktioviiveen havaitseminen on hyvin erilaista kuin Wittgensteinin (2002) tavoin on hahmotettava ero kahden eri sääntöluokan RealGamen opettamat hankinnan, tuotannon ja myynnin suhteet toisiinsa, tai välillä: sääntöjen ja luonnonlakien. Sääntöjä on mahdollista rikkoa, luonnon- SimCityn sisältämä pakko reagoida muutoksiin, joita pelissä tapahtuu koko ajan. lakeja ei, ilman että peli katkeaa. Digitaalisessa pelissä luonnonlakeja ovat ne Osa peleistä perustuu systeemidynaamisten seurausten välttämiselle. Jos koodatut elementit, jotka kiistämättömästi rajoittavat pelaajien toimintaa, esi- jokaisen World of Warcraftin pelaajan on voitava voittaa sama päävastustaja merkiksi pelin sisäiset fysiikan lait, pelialue, tai hahmon estetyt toiminnot (Sicart kerta toisensa jälkeen, suuri osa pelaajien toimien systeemidynaamisista vai- 2009, joka tosin ei tee käsitteellistä eroa säännön ja luonnonlain välille). Osa kutuksista jää kunkin taisteluvaiheen sisäiseksi taktiikaksi. Tästä ei kuitenkaan palkitsevaa pelikokemusta saattaa olla juuri reaalimaailmasta poikkeavien luon- seuraa, etteikö kyseinen peli voisi opettaa systeemien tajua. Verkkoroolipeli, nonlakien opettelu – Portalissa hahmo ei vahingoitu, putosi kuinka korkealta jossa samat tapahtumat toistuvat, saattaa hyvinkin olla erittäin monimutkainen, tahansa, ja Quake-sarjassa raketin räjähdyksellä hyppiminen on osa strategiaa. mutta selkeästi havaittavan systeemidynaaminen kokonaisuus sosiaalisella Tästä syystä peliin voidaan sisällyttää palkitsevaa systeemidynaamista erityisai- tasollaan – pelaajien välisissä vuorovaikutussuhteissa (Rodríguez 2012). nesta, joka rikastuttaa pelikokemusta. Juuri sosiaalisella tasolla tullaankin systeemidynamiikan opetuksen haas- Peli muodostaa pelaajiensa mielissä tarinan, mutta takautuvasti, niin että tavimpaan asiaan: inhimilliseen elementtiin. Peleissä on suhteellisen helppoa koetut elementit liitetään tapahtumallisiksi jatkumoiksi (Harviainen 2012). Nar- mallintaa ihmisiä, mutta ei inhimillisen käytöksen – päätöksenteko mukaan ratiivisuus onkin yksi tärkeimmistä systeemidynamiikan opetusvälineistä. Kun lukien – laajaa kirjoa tai sen eettisiä seurauksia (Sicart 2009). Suorituspohjalta PELITUTKIMUK SEN VUOSIKIR JA 2013 HARVIAINEN & L AINEMA PELIT, SYSTEEMIDYNAMIIKKA JA OPPIMINEN 8 koska siinä pelaajan omat ajatusprosessit ja itse asetetut tavoitteet ohjaavat toimintaa ja siten tuottavat seurauksia, jotka on helppo assosioida omiin aiempiin toimiin (Myers 2010). Ryhmässä minen pelaa- toisaalta tarjoaa uusia perspektiivejä eri jäsentensä kautta, mutta ryhmäpaine myös saattaa ratkaisevasti pelaajien rajoittaa toimintaa ja kannustaa tukeutumaan perinteisiin, lineaarisem- piin ajatusmalleihin (Kayes ym. 2005). Lisäksi suoritushenkisissä peliryhmissä korostuu herkästi tran- saktionaalinen johtajuus, jossa yksi tai useampi johtohahmo sanelee muille toimintamuodot Kuva 4. RealGame-yrityspelisimulaation pelaajan käyttöliittymä. (Prax 2010; Orre 2012). Tällöin arvosteltavassa pelissä voi esimerkiksi myydä virtuaalisen yrityksensä digitaaliset ryhmän jäsenten kyky hahmottaa systeemisiä seurauksia hämärtyy. Toisaalta on työntekijät pois, jos oppitunnin loppu lähestyy ja vierustoverilla näkyy olevan mahdollista, että juuri sanelupolitiikan ja sen edessä koetun voimattomuuden enemmän pisteitä (Harviainen ym. 2012). Vapaus tutkiskelevampaan pelaamiseen, tuloksena muualla kuin johtoasemassa oleva pelaaja havaitsee vaikutuksia, jopa suunnittelijan/opettajan toiveiden vastaiseen, saattaa sen sijaan monilla jotka eivät näy johtajille. pelaajilla nostaa kykyä systeemidynaamisten seurausten hahmottamiseen, PELITUTKIMUK SEN VUOSIKIR JA 2013 HARVIAINEN & L AINEMA PELIT, SYSTEEMIDYNAMIIKKA JA OPPIMINEN 9 Johtopäätökset T ässä artikkelissa olemme keskustelleet käsitteistä systeemidynamiikka ja mentaalimalli sekä siitä, miten ne liittyvät pelien maailmaan ja oppimiseen. Systeemidynamiikka on menetelmä, jolla voidaan hahmottaa ja havainnollistaa monimutkaisten järjestelmien rakenteellisia vaikutussuhteita. Koska pelit ovat paitsi systeemejä myös erityisesti sellaisia systeemejä, joissa järjestelmän sisäiset syy-seuraussuhteet ovat usein tavallista helpommin hahmotettavissa, ne soveltuvat erityisen hyvin systeemidynamiikan opetusvälineiksi. Dynaamista kompleksisuutta, joka on päätöksentekijöille kaikkein haastavinta kompleksisuutta ja jossa järjestelmän riippuvuussuhteet tulevat esille vasta pitkän ajan kuluessa, esiintyy jopa yksinkertaisilta näyttävissä järjestelmissä. Pelit ovat tällaisissa tilanteissa potentiaalisesti erinomaisia oppimisympäristöjä, koska niillä on mahdollista todellisuutta nopeammin reagoivassa ympäristössä kehittää pelaajien kykyä ymmärtää ja hallita monimutkaisia riippuvuussuhteita. Dynaamista monimutkaisuutta sisältävien järjestelmien havainnollistamiseen pelit ovat mitä parhain oppimismuoto. Pelit soveltuvat systeemidynamiikan opetukseen, koska niissä pelaaja joutuu analysoimaan käyttämäänsä järjestelmää saavuttaakseen haluamiaan lopputuloksia, olivat ne sitten optimaalisia suorituksia tai pelimaailman tutkistelua. Hän myös tuo pelitilanteeseen mukanaan omat mentaalimallinsa, jotka altistuvat pelissä testattaviksi. Peliprosessin edetessä pelaajan proseduraalinen lukutaito kehittyy, eli hän oppii paremmin lukemaan pelin järjestelmää ja vertaamaan sen eroavaisuuksia omaan käsitykseensä reaalimaailmasta. Verratessaan pelaaja re ektoi, miten vastaavat ilmiöt ja ratkaisut toimisivat todellisuudessa. PELITUTKIMUK SEN VUOSIKIR JA 2013 HARVIAINEN & L AINEMA PELIT, SYSTEEMIDYNAMIIKKA JA OPPIMINEN 10 Lähteet Pelit Beer Game. Peter M. Senge 1990. Fallout. Tim Cain 1997. Portal. Valve 2007. Quake. id Software 1996. RealGame. Timo Lainema 1997. Sid Meier’s Civilization. Sid Meier & Bruce Shelley 1991. SimCity. Will Wright 1987. World of Warcraft. Blizzard 2006. Kirjallisuus Andlinger, Gerhard R. (1958). Business Games: PLAY ONE! Harvard Business Review 36(2), 115–125. Argyris, Chris (1991). Teaching Smart People How to Learn. Harvard Business Review 69(3), 99–109. — (1995). Action Science and Organizational Learning. Journal of Management Psychology 10(6), 20–26. Argyris, Chris & Donald Schön (1996). Organizational Learning II: Theory, Method, and Practice. Reading, Massachusetts: Addison Wesley. Barlas, Yaman (1996). Formal Aspects of Model Validity and Validation in System Dynamics. System Dynamics Review 12(3), 183–210. Bogost, Ian (2007). Persuasive Games: The Expressive Power of Videogames. Cambridge: MIT Press. Bowlby, John (1982). Attachment and Loss. Vol. I: Attachment. New York: Basic Books. (Original work published in 1969.) Capelo, Carlos & João Ferreira Dias (2009). A System Dynamics-based Simulation Experiment for Testing Mental Model and Performance E ects of Using the Balanced Scorecard. System Dynamics Review 25(1), 1–34. Crookall, David, Rebecca Oxford & Danny Saunders (1987). Towards a Reconceptualization of Simulation: From Representation to Reality. Simulation/Games for Learning 17(4), 147–171. Doyle, James K. & David N. Ford (1998). Mental Models Concepts for System Dynamics Research. System Dynamics Review 14(1), 3–29. — (1999). Mental Models Concepts Revisited: Some Clari cations to and a Reply to Lane. System Dynamics Review 15(4), 411–415. Du y, Thomas M. & Donald J. Cunningham (1996). Constructivism: Implications for the Design and Delivery of Instruction. Teoksessa David H. Jonassen (toim.), Handbook of Research for Educational Communications and Technology. New York: Macmillan Library Reference, 170–198. Endsley, Mica R. (2000). Theoretical Underpinnings of Situational Awareness: A Critical Review. Teoksessa Mica R. Endsley & Daniel J. Garland (toim.), Situational Awareness Analysis and Measurement. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum, 249–276. — (2006). Expertise and Situational Awareness. Teoksessa K. A. Ericsson, N. Charness, P. J. Feltovich & R. R. Ho man (toim.), The Cambridge Handbook of Expertise and Expert Performance. Cambridge: Cambridge University Press, 633–651. Forrester, Jay W. (1961). Industrial Dynamics. Cambridge: MIT Press. Gee, James Paul (2004). What Video Games Have to Teach Us about Learning and Literacy. Basingstoke: Palgrave Macmillan. Harviainen, J. Tuomas (2012). Systemic Perspectives on Information in Physically Performed Role-Play. Tampere: Tampereen yliopisto. Harviainen, J. Tuomas, Timo Lainema & Eeli Saarinen (2012). Playerreported Impediments to Game-based Learning. Teoksessa Proceedings of DiGRA Nordic 2012 Conference: Local and Global – Games in Culture and Society. Verkkojulkaisuna osoitteessa < http://www.digra.org/ wp-content/uploads/digital-library/12168.02279.pdf>. Henriksen, Thomas Duus (2008). Extending Experiences of Learning Games: Or Why Learning Games Should be Neither Fun, Educational or Realistic. Teoksessa Olli Leino, Hanna Wirman & Amyris Fernandez (toim.), Extending Experiences: Structure, Analysis and Design of Computer Game Player Experience. Rovaniemi: University of Lapland, 140–162. Kayes, Anna B., D. Christopher Kayes & David A. Kolb (2005). Experiential Learning in Teams. Simulation & Gaming 36(3), 330–354. Kieras, David E. & Peter G. Polson (1985). An Approach to the Formal Analysis of User Complexity. International Journal of Man-Machine Studies 22, 365–394. Kiili, Kristian, Timo Lainema, Sara de Freitas & Sylvester Arnab (2013). Flow Model for Designing Engaging and E ective Educational Games. Working paper. Kim, Daniel H. (1993). The Link between Individual and Organizational Learning. Sloan Management Review 35(1), 37–50. Klabbers, Jan H. G. (2009). The Magic Circle: Principles of Gaming and Simulation, third and revised edition. Rotterdam: Sense Publishers. Kraiger, Kurt, Eduardo Salas & Janis A. Cannon-Bowers (1995). Measuring Knowledge Organization as a Method for Assessing Learning during Training. Human Factors, 37(4), 804–816. Lainema, Timo (2003). Enhancing Organizational Business Process Perception: Experiences from Constructing and Applying a Dynamic Business Simulation Game. Turku: Turku School of Economics and Business Administration. Verkkojulkaisu osoitteessa <http://info.tse. / julkaisut/vk/Ae5_2003.pdf>. — (2004). Redesigning the Traditional Business Gaming Process: Aiming to Capture Business Process Authenticity. Journal of Information Technology Education 3, 35–52. Verkkojulkaisu osoitteessa <http://www. jite.org/documents/Vol3/v3p035-052-084.pdf>. — (2009). Perspective Making: Constructivism as a Meaning Structure for Simulation Gaming. Simulation & Gaming 40(1), 48–67. — (2010). Theorizing on the Treatment of Time in Simulation Gaming. Simulation & Gaming 41(2), 170–186. Lainema, Timo & Eeli Saarinen (2009). Learning about Virtual Work and Communication: The Distributed Case. Teoksessa Judith MolkaDanielsen (toim.), Proceedings of the 32nd Information Systems Research Seminar in Scandinavia, IRIS 32, Inclusive Design. Molde University College, Molde, Norway, August 9–12, 2009. Lisk, Timothy C., Ugur T. Kaplancali & Ronald E. Riggio (2012). Leadership in Multiplayer Online Gaming Environments. Simulation & Gaming 43(1), 133–149. Mathieu J., G. Goodwin, T. He ner, E. Salas & J. Cannon-Bowers (2005). Scaling the Quality of Teammates’ Mental Models: Equi nality and Normative Comparisons. Journal of Organizational Behavior 26, 37–56. Montola, Markus (2012). On the Edge of the Magic Circle: Understanding Pervasive Games and Role-playing. Tampere: Tampereen yliopisto. Morecroft, John D. W. (1992). Executive Knowledge, Models and Learning. European Journal of Operational Research 59(1), 9–27. Myers, David (2010). Play Redux: The Form of Computer Games. Ann Arbor: The University of Michigan Press and the University of Michigan Library. Orbanes, Phil (2002). Everything I Know About Business I Learned from MONOPOLY. Harvard Business Review 80(3), 51–57. Orre, Tomi (2012). World of Warcraftin kiltatyypit ja johtaminen. Pro gradu -tutkielma, Turun yliopisto. Panagiotidis, Petros & Edwards, John S. (2001). Organizational Learning: A Critical Systems Thinking Discipline. European Journal of Information Systems 10, 135–146. Pearce, Celia (2002). Sims, Battlebots, Cellular Automata, God and Go: A Conversation with Will Wright. Game Studies 2(1. Prax, Patrick (2010). Leadership Style in World of Warcraft Raid Guilds. Teoksessa Proceedings of DiGRA Nordic 2010: Experiencing Games – Games, Play, and Players. Verkkojulkaisuna osoitteessa <http://www. digra.org/wp-content/uploads/digital-library/10343.52340.pdf>. Rodríguez, Gabriela (2012). Learning in Digital Games: A Case Study of a World of Warcraft Guild. Pro gradu -tutkielma, Turun yliopisto. Rouse, William B. & Nancy M. Morris (1985). On Looking into the Black Box: Prospects and Limits in the Search for Mental Models. Center for Man-Machine Systems Research, School of Industrial and Systems Engineering, Georgia Institute of Technology. Report no. 85:2. Rowe Anna L. & Nancy J. Cooke (1995). Measuring Mental Models: Choosing the Right Tools for the Job. Human Resource Development Quarterly 6, 243–255. Salen, Katie & Eric Zimmerman (2004). Rules of Play: Game Design Fundamentals. Cambridge: MIT Press. Senge, Peter M. (1990). The Fifth Discipline: The Art & Practice of the Learning Organization. New York: Currency Doubleday. — (2006). The Fifth Discipline: The Art & Practice of the Learning Organization, revised and updated with 100 new pages. New York: Currency Doubleday. Senge, Peter M., Art Kleiner, Charlotte Roberts, Richard B. Ross & Bryan J. Smith (1994). The Fifth Discipline Workbook: Strategies and Tools for Building a Learning Organization. London: Nicholas Brealey. Sicart, Miguel (2009). The Ethics of Computer Games. Cambridge: MIT Press. Tsuchiya, Tomoaki & Shigehisa Tsuchiya (1999). The Unique Contribution of Gaming/Simulation: Towards Establishment of the Discipline. Teoksessa Danny Saunders & Jackie Severn (toim.), The International Simulation & Gaming Research Yearbook: Simulations & Games for Strategy and Policy Planning. London: Kogan Page, 46–57. Van der Heijden, Kees (2005). Scenarios: The Art of Strategic Conversation, second edition. Chichester: Wiley. Wardrip-Fruin, Noah (2009). Expressive Processing: Digital Fictions, Computer Games, and Software Studies. Cambridge: MIT Press. Whitton, Nicola (2009). Learning with Digital Games: A Practical Guide to Engaging Students in Higher Education. New York: Routledge. Wittgenstein, Ludwig (2002). Philosophical Investigations. Oxford: Blackwell. (Ensimmäinen painos julkaistu 1953.)
© Copyright 2024